Analysis of Factors Influencing Alcohol Consumption among Mathematics Students Using Logistic Regression
Keywords:
Alcohol, modeling, performance, predictionAbstract
The study investigated alcohol consumption among high school students, focusing on mathematics majors. Logistic regression was used as a statistical method suitable for binary variables, allowing for the prediction and classification of drinking behavior during school days. Factors such as academic performance, extracurricular activities, social relationships, and family environment were analyzed. The data used were obtained from Kaggle, enabling practical and contextualized application. Comparative modeling of the main determinants of consumption was performed. The most accurate model was selected to predict the observed patterns. The results obtained allow for a better understanding of the characteristics and support strategies and school interventions.
References
Longo, JS (1997). Modelos de regressão para variáveis dependentes categóricas e limitadas. Thousand Oaks, CA: Publicações Sage.
McFadden, D. (1974). Análise Logit Condicional do Comportamento de Escolha Qualitativa. Em Frontiers in Econometrics, editado por P. Zarembka, 105–142. Nova York: Academic Press.
Hanley, JA e McNeil, BJ (1982). O significado e uso da área sob uma curva de característica operacional do receptor (ROC). Radiologia, 143(1), 29–36.
Sugiyama, M., Nakajima, S., Kashima, H., von Bünau, P., & Kawanabe, M. (2012). Estimativa direta de importância com seleção de modelo e sua aplicação à adaptação de mudanças covariáveis. Em Informação e Inferência: A Journal of the IMA, 1(1), 29–55.
SILVA, J. R.; OLIVEIRA, M. P.; LIMA, A. B. Prevalência e determinantes do consumo de álcool por adolescentes escolares. Jornal de Pediatria (Rio de Janeiro), v. 98, n. 3, p. 210-218, 2022. Disponível em: <https://www.jped.com.br/index.php?p=revista&pii=S0021755722000882&r=360&tipo=pdf-simple>.
ARRUDA, Patrycia Sarah Martins; SILVA, Aline Natália; RINALDI, Ana Elisa Madalena; et al. Individual and contextual characteristics associated with alcohol use among Brazilian adolescents. International Journal of Public Health, v. 67, art. 1604397, 2022. Disponível em: https://www.ssph-journal.org/journals/international-journal-of-public-health/articles/10.3389/ijph.2022.1604397/full.
Draper, N. e Smith, H. (1998). Análise de regressão aplicada (3ª ed.). Nova York:Wiley.
SENNA, S. R. C. M. et al. Fatores associados ao consumo de álcool em adolescentes: estudo em escolas públicas. Revista de Saúde Pública, v. 55, p. 1-12, 2021.
RODRIGUES, Cláudia Gouveia. Análise de modelos de regressão logística em dados sociais: uma aplicação ao estudo da desigualdade educacional. 2020. Dissertação (Mestrado em Estatística) — Universidade do Minho, Braga, 2020. Disponível em: https://repositorium.sdum.uminho.pt/bitstream/1822/70801/1/Disserta%C3%A7%C3%A3o%20Claudia%20Gouveia%20Rodrigues.pdf.
SILVA, João Pedro; ALMEIDA, Mariana. Análise descritiva de desempenho escolar: estatísticas aplicadas à educação básica. Rio de Janeiro: Editora Ciência & Educação, 2019.
HOSMER, David W.; LEMESHOW, Stanley. Applied Logistic Regression. 3. ed. New York: Wiley, 2013.
HAN, Jiawei; KAMBER, Micheline; PEI, Jian. Data Mining: Concepts and Techniques. 3. ed. Burlington: Morgan Kaufmann, 2012.
CARDOSO, F. S. et al. Racial disparities in health care of adults hospitalized with acute respiratory syndrome/COVID-19 in Brazil: direct effect of skin color on mortality analyzed through logistic regression. Revista Brasileira de Epidemiologia, 2023.
GÓES, E. F.; RAMOS, D. O.; FERREIRA, A. J. F. Desigualdades raciais em saúde e a pandemia da Covid-19. SciELO Preprints, 2020.
MONTGOMERY, D. C.; PECK, E. A.; VINING, G. G. Introduction to Linear Regression Analysis. 5. ed. Hoboken: John Wiley & Sons, 2012.
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2026 Patrícia Virgínia de Santana Lima, Denilson de Oliveira Silva, Sílvio Fernando Alves Xavier
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
Authors who publish in the Annals of Data Analysis retain
the copyright of their work and agree to license it under a Creative Commons Attribution-
NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International (CC BY-NC-ND 4.0) license.
